在『新能源』电池需求以TWh计的当下，超级工厂的运维管理正面临前所未有的挑战。随着产能规模的几何级增长，传统维护策略已难以平衡生产效率、成本控制与设备稳定性的三角关系。
先导智能预测性维护（PHM）系统应运而生，以工业大数据与AI算法为核心，重新定义电池生产的智能运维标准。
超级工厂的运维体系长期受困于生产管理和维保执行两大维度矛盾。以20GWh产能6条产线为例，一次简单的突发性故障即可导致单产线超20万元/小时的产值损失。与此同时，设备风险点分布呈现高度随机性特征，维保团队人机配比失衡也有会导致维保响应延迟。另一方面，对一线维保人员来说，高频故障部件不但带来持续运维压力，备件供应链的响应速度也会对维修时效形成制约，复杂故障定位跨部门协同等因素还会进一步拉长故障的处置周期，直接影响产线的稳定运行。
系统解决方案：数智一体预测性维护
先导智能PHM系统创造性开发低本高效的轻量级原生架构，通过监测设备运行数据，预测潜在故障风险，在避免生产中断的同时还最大化规避预防性维护造成的资源浪费：
● 便捷部署：可零硬件改造成本直接部署在现有上位机的工控机上，也可进行集中『服务器』部署；
● 原生数据集成应用：全面兼容多品牌监测设备，支持PLC底层数据直采，免传感器改造；
● 广域监测能力：覆盖伺服、丝杆、轴承、滑块、气缸等设备核心运动部件全集。
核心功能矩阵：数据穿透与智能决策
先导智能PHM系统的维护策略，针对性解决超级工厂的维护难题，通过"数据-决策-执行"三位一体架构实现运维革新，能够显著提升电池生产的质量稳定性与生产效率：
● 全流程运维：基于25年来的庞大数据积累，建立集成化、标准化的数据库，搭建数智化的规范维护管理体系；
● 高效告警：实时在线检测全线感知设备运行状态，通过数据与算法双轨驱动，提升预测精准度和有效性；
● 高质量维护：建立故障知识库与标准化SOP处置流程，联动数智化备件管理平台，一站式完成备件采购与维保操作闭环。
工业验证成果：产能收益双增效
先导智能PHM系统已服务多家头部企业客户产线，经量产部署验证，该系统可实现整厂50%以上的故障覆盖，预测准确度超85%，半年内减少非计划停机159小时以上，给企业带来年逾百万的产能经济效益。
先导智能的这套预测性维护系统，正在推动行业从事后被动的“应急式维修+周期性维护”到事前主动的“改善式维修+AI 预测性维护”的运维模式转型。通过精准预测与前置干预，在保障生产连续性的同时，显著提升设备综合效率（OEE）与产品良率，为动力电池智能制造树立新的运维标杆。
